A machine learning-based framework toward predicting PFAS degradation and defluorination in electrochemical oxidation with automated EE/O estimation
2026 · Desalination
저자
Hanju Kim, Beomjoon Kim, Yongju Choi, Jong Kwon Choe, Kyung‐Duk Zoh, 이창하 (Changha Lee)
연구주제
Per- and polyfluoroalkyl substances research · Advanced oxidation water treatment · Electrocatalysts for Energy Conversion
NTIS 과학기술표준분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
환경 > 물관리 > 수질오염 방지기술에너지 외
배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
defluorination 차수당 전기에너지(EEO) 전기화학적 산화 과불화화합물(PFAS)
키워드 (OpenAlex)
per- and polyfluoroalkyl substances PFAS degradation defluorination electrochemical oxidation electrical energy per order energy efficiency degradation prediction ensemble tree models
초록
초록 없음
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음
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교수 1
연구주제 1
Per- and polyfluoroalkyl substances research
정책분야 1
키워드 3
전기화학적 산화 · 과불화화합물(PFAS) · 차수당 전기에너지(EEO)